如何在R中使用模糊匹配连接数据？

我有一些主题和许可证数据，希望创建一个列，根据列出的主题标记许可证是否合适。另一个挑战是，一些教师教授多个科目，用分号分隔，每个许可证有几个可接受的科目

我想我需要合并一些类似grep的东西，但是我不太确定如何添加这个函数，同时还要连接两个表中的数据

示例代码

以下是我的数据框架的摘录：

df1这里有一个带有tidyverse和fuzzyjoin的选项

这里有一个带有tidyverse和fuzzyjoin的选项

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谢谢@akrun。当我将此代码合并到完整的数据集中时，会弹出一个错误，提示：订阅的分配中不允许使用NAs。有没有办法解决NAs问题，因为我仍然希望看到那些没有许可证的老师被列出来？很抱歉没有将NAs合并到我的示例中-在运行此代码之前我没有考虑过它@K.C.可能您通过使用is.NA删除NA来过滤数据集，然后使用该数据集进行加入。谢谢。理想情况下，我希望将NAs保留在数据集中，但出于我的目的，我可以进行此筛选。当我尝试时，你的代码成功了。谢谢@akrun。当我将此代码合并到完整的数据集中时，会弹出一个错误，提示：订阅的分配中不允许使用NAs。有没有办法解决NAs问题，因为我仍然希望看到那些没有许可证的老师被列出来？很抱歉没有将NAs合并到我的示例中-在运行此代码之前我没有考虑过它@K.C.可能您通过使用is.NA删除NA来过滤数据集，然后使用该数据集进行加入。谢谢。理想情况下，我希望将NAs保留在数据集中，但出于我的目的，我可以进行此筛选。当我尝试它时，你的代码起作用了。

library(fuzzyjoin)
library(tidyverse)
out <- df1 %>%
       rownames_to_column('rn') %>% 
       separate_rows(Subject, sep = ';') %>% 
       stringdist_left_join(
         enframe(lic.subject_index, name = 'Licensure', value = 'Subject') %>% 
              unnest) %>% 
       group_by(rn = as.integer(rn)) %>%
       summarise(ind = any(!is.na(Licensure.y))) %>%
       ungroup %>% 
       pull(ind) %>% 
       mutate(df1, flag = .)
out$flag
#[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

as.logical(ideal.df$flag)
#[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE